检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第2期40卷 590-598页

作者：牟淼赵小强兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

基于邻域保持嵌入(NPE)的故障诊断算法因其能够有效地提取过程数据的局部信息而被广泛应用,但是典型的NPE方法对参数选择和噪声等离群点敏感,同时忽略了过程数据的全局信息,由此提出一种基于鲁棒低秩自适应邻域保持嵌入(RLANPE)的故障... 详细信息

基于邻域保持嵌入(NPE)的故障诊断算法因其能够有效地提取过程数据的局部信息而被广泛应用,但是典型的NPE方法对参数选择和噪声等离群点敏感,同时忽略了过程数据的全局信息,由此提出一种基于鲁棒低秩自适应邻域保持嵌入(RLANPE)的故障诊断算法.该方法将自适应邻域嵌入、投影学习和低秩表示集成到一个框架中,在获得全局最优解的同时能有效提取数据的局部信息;进一步地,为了探索数据的全局信息并减轻异常值的影响,对RLANPE施加低秩表示约束,以增强RLANPE的特征提取能力和鲁棒性;此外,对RLANPE引入基于l2,1范数的投影约束,以从复杂的数据中选择最有判别力的特征.通过3个合成数据集验证所提方法的降维效果和结构保持能力,在田纳西伊斯曼过程中的平均故障检测率可达83.72%,相比对比算法可提高近3%.

关键词：工业过程故障诊断邻域保持嵌入低秩表示流形学习

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基于离心泵数字孪生流场云图的叶轮故障诊断方法与应用

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北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 193-201页

作者：李亚洁刘强李炜兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050

随着工业技术的发展,离心泵的健康诊断与维护需求日益迫切,结合数字孪生和机器视觉技术,提出一种基于数字孪生流场云图的离心泵叶轮机械故障智能诊断方法。借助离心泵数字孪生模型来模拟叶轮叶片随机断裂故障的演化发展,生成具有不同故... 详细信息

随着工业技术的发展,离心泵的健康诊断与维护需求日益迫切,结合数字孪生和机器视觉技术,提出一种基于数字孪生流场云图的离心泵叶轮机械故障智能诊断方法。借助离心泵数字孪生模型来模拟叶轮叶片随机断裂故障的演化发展,生成具有不同故障特征的叶轮流场压力及速度云图;基于对Yolov5算法的学习训练,获得了压力和速度云图两类机器视觉模型,并结合统计分析实现了叶轮故障的初步诊断;进而考虑两类检测模型的优势互补特性,基于堆叠集成的思想将二者融合,以提升叶轮故障诊断的准确性。经实验验证,针对叶轮叶片的随机断裂故障,所提方法可达到0.99以上的诊断准确度,开发的离心泵叶轮机械故障智能诊断系统使所提方法得以落地应用。

关键词：离心泵数字孪生叶轮机械机器视觉智能诊断

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基于BiFPN和Triplet注意力机制的YOLOv5s缺陷苹果识别算法

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华南农业大学学报 2025年第03期46卷 419-428页

作者：惠永永赵春雨宋昭漾赵小强兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心

【目的】为了充分利用上下文信息和融合多尺度特征，提出基于BiFPN和Triplet注意力机制的YOLOv5s(BTF-YOLOv5s)缺陷苹果识别算法。【方法】首先，加权双向特征金字塔网络(BiFPN)引入额外的权重学习不同输入特征的重要性，模型通过自顶... 详细信息

【目的】为了充分利用上下文信息和融合多尺度特征，提出基于BiFPN和Triplet注意力机制的YOLOv5s(BTF-YOLOv5s)缺陷苹果识别算法。【方法】首先，加权双向特征金字塔网络(BiFPN)引入额外的权重学习不同输入特征的重要性，模型通过自顶向下和自底向上的双向路径，实现多尺度特征的反复融合，提高多尺度的检测能力；其次，将Triplet注意力机制应用到Neck层以增强模型对目标之间的关联和上下文信息的表示能力，使模型更专注于苹果特征的学习；最后，采用Focal-CIoU损失函数调整损失权重，使模型更关注缺陷苹果的识别，提升模型的感知能力。通过消融试验对比不同损失函数，改变注意力机制在YOLOv5s结构中的位置，并与主流算法进行比较。【结果】BTF-YOLOv5s在初始YOLOv5s模型基础上，准确率、召回率和mAP方面分别提高了5.7、2.2和3.5个百分点，模型内存使用量为14.7 MB；平均精度比SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv7、YOLOv8n、YOLOv8s和YOLOv9的分别提升了5.7、3.5、13.3、3.5、2.9、2.6、2.8和0.3个百分点。【结论】模型在缺陷苹果识别中表现出显著的优越性，为采摘机器人在采摘过程中实现优质苹果与缺陷苹果的自动分拣提供了一定的技术支持。

关键词： YOLOv5s 缺陷苹果注意力机制损失函数目标检测采摘机器人

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DoS攻击下微能源网事件触发一致性协同控制

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太阳能学报 2025年第2期46卷 200-208页

作者：吴丽珍魏建平陈伟杨珩兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心北京100044 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

微能源网是一种典型的信息物理系统,通过稀疏网络传递控制信息,易受网络攻击,影响系统的稳定性,甚至造成系统失稳。该文将拒绝服务攻击考虑到微能源网信息物理系统(CPS)控制中,分析拒绝服务攻击机理以及攻击频率对系统的影响。并设计基... 详细信息

微能源网是一种典型的信息物理系统,通过稀疏网络传递控制信息,易受网络攻击,影响系统的稳定性,甚至造成系统失稳。该文将拒绝服务攻击考虑到微能源网信息物理系统(CPS)控制中,分析拒绝服务攻击机理以及攻击频率对系统的影响。并设计基于事件触发一致性算法的弹性控制器,通过Lyapunov理论证明该控制系统的稳定性,能够避免Zeno现象的发生。该控制器能够在拒绝服务攻击下实现控制目标,并具有较好的动态性能。最后,在Matlab/Simulink仿真平台验证该控制方法的可行性和有效性。

关键词：信息物理系统拒绝服务攻击 Lyapunov函数微能源网事件触发一致性弹性控制

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基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 323-333页

作者：赵小强李森兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来... 详细信息

为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来自多传感器的多角度故障特征互补,充分考虑了轴承设备多传感器之间的相关性。同时,将经过快速傅里叶变换(FFT)和频率切片小波变换(FSWT)处理后的信号融合为多域信号作为模型的输入,以多域信号独立作为模型输入的形式确保不同域信号在转换过程中关键的特征信息不会丢失。该方法针对不同的域信号设计了相对应的互异网络结构对多传感器数据高维非线性空间中的低维特征关键提取,这也为设备维修人员提供了更加可靠方便的维修手段。当其中一个分支网络的输入受到外界干扰时,另外两个分支网络会起到纠错的作用,不仅增强了网络的容错能力,同时也会增加网络的特征互补能力。利用记忆单元将特征视为不同的时间步,以此建立不同故障特征之间的依赖关系。为了防止模型陷入局部最优,使用适配于所提模型的学习率余弦退火算法优化模型训练。在两个轴承数据集上进行实验,结果表明,该方法拥有好的故障诊断效果和泛化能力,可以满足基于多传感器数据融合的轴承故障诊断任务。

关键词：滚动轴承故障诊断多传感器互异网络数据融合特征互补

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基于BNN-RA模型的风电机组轴承故障诊断研究

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太阳能学报 2025年第3期46卷 643-651页

作者：余萍宋紫琼曹洁陈息良兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050

针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深... 详细信息

针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深度残差网络和注意力机制构建BNN-RA(BNN+Residual Network+Spatial attention network structure)故障诊断模型,实现轴承的高效故障诊断,最终通过美国凯斯西储大学(CWRU)与江南大学(JNU)公开的轴承数据集进行方法有效性验证。结果表明,该方法可有效提高网络迭代速度和诊断精度,模型在CWRU轴承数据集单一工况下迭代11次可达到收敛,故障诊断准确率达到99.20%,在两数据集的不同工况下平均准确率可达98.46%与97.6%。

关键词：风电机组故障诊断轴承二值化神经网络格拉姆角场

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基于DDFCM-KSFA并行模型的间歇过程故障监测方法

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控制工程 2025年

作者：赵小强陈雪倩兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心

针对间歇过程在不同阶段呈现出多个稳态和复杂动态特性导致故障监测精确度不高的问题，提出了一种基于DDFCM-KSFA(diffusion distance fuzzy C-means algorithm-kernel slow feature analysis)并行模型的间歇过程故障监测方法。首先，... 详细信息

针对间歇过程在不同阶段呈现出多个稳态和复杂动态特性导致故障监测精确度不高的问题，提出了一种基于DDFCM-KSFA(diffusion distance fuzzy C-means algorithm-kernel slow feature analysis)并行模型的间歇过程故障监测方法。首先，采用扩散距离改进模糊C均值算法(FCM)准确划分间歇过程的不同阶段。其次，根据时间信息和对应稳态信息，建立核慢特征分析(KSFA)的并行模型，该模型利用多个局部KSFA模块来识别不同阶段操作条件之间的稳态偏差，同时，利用构建的全局KSFA模块监测时间变化以检测过程动态异常。最后，使用青霉素发酵过程和半导体蚀刻过程进行验证，结果表明所提方法不仅可以提升阶段划分准确性，而且可以提升故障监测的精确度。

关键词：间歇过程故障监测核慢特征分析并行模型

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混合网络攻击下网络化系统集员滤波算法设计

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系统科学与数学 2025年第3期45卷 683-695页

作者：祝超群朱晓岚张磐兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050

针对混合攻击环境下的离散时变网络化系统,研究了系统集员滤波算法的设计问题.首先,考虑到系统同时受到DoS攻击和欺骗攻击,将欺骗攻击建模为未知有界的信号,并采用两组服从Bernoulli分布的随机变量来描述网络攻击的发生概率;其次,设计... 详细信息

针对混合攻击环境下的离散时变网络化系统,研究了系统集员滤波算法的设计问题.首先,考虑到系统同时受到DoS攻击和欺骗攻击,将欺骗攻击建模为未知有界的信号,并采用两组服从Bernoulli分布的随机变量来描述网络攻击的发生概率;其次,设计集员滤波算法使得系统状态估计误差满足椭球约束条件,通过求解两个递推差分方程得出集员滤波增益矩阵及相应的椭球约束域,并分析了时变椭球域的有界性问题;最后,通过数值算例验证了所提出滤波算法的有效性和优越性.

关键词：网络化控制系统混合网络攻击集员滤波有界性分析

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基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用

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兰州理工大学学报 2025年第2期51卷 78-87页

作者：赵小强顾鹏兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心甘肃兰州730050

针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动... 详细信息

针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动,提高算法的全局搜索能力,同时结合动态选择概率来调节引入的t分布变异算子,平衡算法的全局搜索能力;最后,融合精英反向学习策略,在产生最优解的位置进行扰动,产生新解,促使算法跳出局部最优.仿真实验利用10个基准测试函数进行测试,结果表明ATSSA相较于SSA具有更好的寻优能力.将改进后的算法与深度极限学习机构建预测模型,选用辛烷值数据集进行实验,模型预测精度从87.31%提高到99.32%,验证了改进后的算法具有良好的工程应用前景.

关键词：麻雀搜索算法 Tent混沌映射自适应t分布动态选择策略精英反向学习

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基于改进麻雀算法的直流电机调速优化与数字孪生实现

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控制工程 2025年

作者：毛海杰赵楠冯小林兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心

随着智能制造发展，基于数字孪生的虚拟调试技术，对提高设计和调试效率、降低调试和维护成本发挥了积极的作用。以智能制造产线中常见的执行和驱动设备-直流电机为对象，针对传统直流电机调速方法在高性能、高可靠性和智能化方面的不... 详细信息

随着智能制造发展，基于数字孪生的虚拟调试技术，对提高设计和调试效率、降低调试和维护成本发挥了积极的作用。以智能制造产线中常见的执行和驱动设备-直流电机为对象，针对传统直流电机调速方法在高性能、高可靠性和智能化方面的不足，提出了一种改进麻雀算法的直流电机调速与优化方法，并将优化结果应用基于数字孪生技术的虚拟调试中。首先，为改善控制效果，提升优化效率，采用改进麻雀算法对转速环PI控制器参数进行优化，通过引入黄金正弦策略来优化发现者的位置更新过程，再利用柯西变异对加入者位置更新中的个体进行扰动，从而提升算法全局搜索能力，避免陷入局部最优；其次，为了将优化结果应用于实际工程并提升调试效率，基于数字孪生五维模型，构建了NX MCD直流电机的数字孪生模型；最后，通过KepServer EX建立OPC通讯服务器，实现了MCD与Simulink的高效数据交互。实验结果表明，本文所提方法有效提高了直流电机的转速控制精度，减小了超调，并增强了系统的鲁棒性；同时，MATLAB与NX的联合仿真方式，提高了参数整定的自动化和智能化水平，为后期装备或产线的在线监测与智能维护提供了有力支撑，也为先进控制算法验证提供了有效的途径。

关键词：改进麻雀算法数字孪生黄金正弦柯西变异 OPC通讯

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